Design-Expert 12是由Stat-Ease公司推出的一款實驗（DoE）設計軟件，集實驗設計、數(shù)據(jù)分析和可視化結果于一體，專為設計和優(yōu)化各種商業(yè)產(chǎn)品而設計，旨在為大家?guī)砜梢暬慕Y果，軟件具有豐富的圖表，通過直觀的設計向導和布局幫助大家設計一個理想的實驗過程，同時也可以讓您快速查看分析您的數(shù)據(jù)，對結果進行最精確的建模。Design-Expert提供許多強大的統(tǒng)計工具，例如：兩級析因篩選設計，一般因子研究，響應面法（RSM）、混合設計技術，過程因素，混合成分和分類因子的組合、分裂圖的設計和分析等等，可以對產(chǎn)品或流程進行突破性改進，不僅可以檢測重要因素，還可以找到理想的過程以獲得卓越的性能并找到最佳的產(chǎn)品配方。通過旋轉3D圖形，從各個角度輕松可視化響應面，設置標志并探索交互式圖形2D輪廓，并使用數(shù)值優(yōu)化函數(shù)同時找到幾十個響應的最大可取性。它提供了許多強大的統(tǒng)計工具，能夠以最有效的方式來指定最佳的流程和配方設計，包含交互式2D圖形和可旋轉的3D繪圖，全面的針對用戶的問題進行操作，該軟件具有強大的3D Builder工具，并具有二維設計功能，借助3D Plots，您可以標記設計的不同部分并添加描述，與他人共享您的項目并實施您的想法，數(shù)值優(yōu)化和數(shù)值解決方案技術使您可以擴展您的設計并創(chuàng)造更多創(chuàng)新和創(chuàng)意的想法，而且與同類軟件強力兼容。

安裝破解教程

1、下載安裝包，解壓縮并運行安裝，點擊Next下一步

2、選擇軟件安裝位置，點擊Change可自行更好安裝路徑

3、點擊Install開始安裝

4、正在安裝中，請稍等一會

5、安裝成功，點擊Finish退出軟件安裝向導

6、先不要運行軟件，將注冊機復制到軟件安裝目錄下，以管理員身份運行，點擊Patch即可

注：默認安裝路徑C:\Program Files\Design-Expert 12

7、進入軟件后，彈出提示，選擇“Never Register”即可，無需再進行注冊激活操作

8、安裝破解完成，已經(jīng)可以免費使用了

軟件特色

1、設計你的實驗

提供了強大的工具，可以為您的過程，混合物或因子和組件的組合奠定理想的實驗。如果有疑問，可以通過在線功率計算以及添加塊和中心點的能力來構建它。軟件的設計向導和直觀的布局，例如兩級因子的紅綠燈配置，使得它比你想象的要容易得多?？纯催@個！

2、分析您的數(shù)據(jù)

使您可以輕松查看具有統(tǒng)計意義的內(nèi)容，以及如何對結果進行最精確的建模。它提供了您需要的信心，并且可能會發(fā)布您的發(fā)現(xiàn)。不要相信我的話，用軟件附帶的一個或多個數(shù)據(jù)集進行測試。

3、可視化您的結果

Design-Expert提供多種圖表，可幫助您識別出色的效果并可視化您的結果。當您將您的發(fā)現(xiàn)傳達給主管和同事時，其輸出會產(chǎn)生強烈的印象。立即下載免費試用版，瀏覽“幫助”下提供的響應面教程，并親自查看。

新增功能

1、Logistic回歸

使用二進制數(shù)據(jù)（每個單元格為0或1）的響應將在“變換”選項卡上具有“邏輯回歸”選項。

Logistic回歸模型術語顯著性的卡方檢驗。

麥克法登調(diào)整 McFadden和Tjur偽R平方統(tǒng)計數(shù)據(jù)可用于邏輯回歸。

可以使用基于成功或失敗概率的標準來優(yōu)化二元響應。

2、圖表

模型圖已移至筆記本界面。

您可以在并排視圖中同時創(chuàng)建多個圖形。

所有圖形現(xiàn)在都有一個可?？康膱D例，可以獨立于圖形移動。

圖例也可以通過右鍵單擊菜單?？吭趫D表的右側或底部。

可以通過右鍵單擊菜單單獨切換圖例中的元素。

通過將圖例懸停在其上，保持控件和使用鼠標滾輪，可以增大或減小圖例的字體大小。

可以在“圖表列”節(jié)點中生成任何數(shù)據(jù)列的直方圖。

您可以在“圖形列”散點圖上設置第三個軸，使其成為三維散點圖。

效果圖已移至筆記本界面，可以并排比較。

現(xiàn)在可以在觀察值和預測值之間切換立方體圖。

單擊“交互”或“單因子”圖中的點時的成對比較現(xiàn)在可在單獨的工具箱中使用。

3、分類編碼

分類變量現(xiàn)在可以使用治療對比，將每個級別與用戶選擇的對照或參考級別進行比較。

還可以使用Helmert對比，將每個級別與之前級別的平均值進行比較。

序數(shù)對比不再需要數(shù)字。 如果它們不是數(shù)字，則假定它們是均勻間隔的（例如“低”，“中”，“高”）。

ANOVA中顯示了分類因子的對比類型的選擇。

4、組合模型

Kowalski-Cornell-Vining（KCV）型號可作為型號訂單選擇。

在建造時，KCV模型為完整的交叉模型提供了更有效的替代方案。

在分析過程中也可以選擇KCV模型。應用亮點一、設計評估-圖表-FDS圖

設計空間分數(shù)（FDS）圖用于計算預測方差小于或等于指定值的設計空間的體積。

該體積與設計空間總體積的比率是設計空間的比例。

目標是生成單個圖，顯示x軸上的設計空間的累積分數(shù)（從0到1）與y軸上的預測方差。

Stat-Ease，Inc。建議勘探和優(yōu)化的FDS評分至少為0.8或80％，穩(wěn)定性和穩(wěn)健性測試的評分為100％，例如展示設計質(zhì)量（QbD）工作的設計空間。

FDSGraph工具提供了評估FDS的選項，它是四種錯誤類型的函數(shù)：

平均值-根據(jù)置信區(qū)間的半寬計算FDS。如果實驗的目標是找到特定響應目標的優(yōu)化因子設置，請使用平均錯誤類型。

Pred-根據(jù)預測間隔的半寬計算FDS。Pred錯誤類型很少使用，但可以在需要更精確地預測未來樣本的平均值時使用。

DIFF-基于對觀測之間的差異的大小計算FDS。使用Diff誤差類型代替響應曲面和混合設計的功率。

公差-根據(jù)公差間隔的半寬計算FDS。如果您需要證明個別結果符合規(guī)格，請使用“容差”設置。

可以在下拉菜單中指定單側或雙側間隔。指定類型和方向以匹配最關鍵響應的目標。默認的雙側間隔適用于FDS評分的初始估計。

有三個參數(shù)：每個錯誤類型的“delta”，“sigma”和“alpha”以及Tolerance錯誤類型的第四個“Proportion”。

“delta”指定Mean，Pred和Tolerance錯誤類型的相應間隔的最大可接受半寬（誤差范圍）。確定三角洲的最佳方法是回答“加上或減去多少是可接受的估計值？”的問題。

當使用Diff錯誤類型時，delta是響應中所需的最小變化確定此delta的最佳方法是回答“響應中有多少變化很重要？”的問題。

在任何一種情況下，較大的delta產(chǎn)生較高的FDS分數(shù)。

“sigma”是對ANOVA上出現(xiàn)的標準差的估計。它可以從以前使用該系統(tǒng)的工作中獲得，從類似的系統(tǒng)中工作，或者直接猜測。如果在實驗期間可以最小化無法解釋的煩擾變化，則可以輸入較小的西格瑪以改善FDS。

“alpha”是整個統(tǒng)計分析中使用的顯著性水平。我們的默認值為0.05或5％。這是I型錯誤的可接受風險。較大的alpha會增加FDS。雙側間隔使用alpha/2，而單側間隔使用alpha來計算t臨界值。

“比例”僅用于容差錯誤類型。它是容差間隔所需的各個結果的比例。

通過構建更大的設計，增加delta，減少sigma，增加alpha和/或降低比例，可以增加FDS分數(shù)。

二、替代回應

1、作為響應的標準偏差

每當實驗運行導致每次運行產(chǎn)生幾個樣品時，實驗者可以考慮輸入每次運行樣品的標準偏差作為次要響應。

例如，設計的每次運行產(chǎn)生4個待測試/測量的部件。在這種情況下，告訴軟件有4個重復是不正確的。將此原始數(shù)據(jù)輸入電子表格，計算運行平均值和標準差。將平均值和標準偏差值復制并粘貼到Design-Expert中的兩個響應中進行分析。通過使用平均值，減少了工藝變化，從而增加了設計的功效。分析標準偏差可以提供對減少過程可變性的因子設置的一些了解。

2、分數(shù)缺陷響應

通常，實驗者想知道是否可以使用“缺陷裂縫”作為響應測量，特別是當缺陷率非常低時，可能以百萬分之一的比例來衡量。

有一個經(jīng)驗法則涉及樣本量（n）和缺陷率（p）：np≥5或甚至np≥10。

即使使用np≥5標準，隨著缺陷率降低，樣本量也會變得非常大。此樣本大小是每次運行所需的單位數(shù)，以獲得檢測響應中某些變化的合理功率。

使用說明

一、目標和設計選項

緊接在目標之下推薦的設計是建議的最低設計。對于更復雜的目標，也可以使用更有能力的設計。更大，更復雜的設計將產(chǎn)生更好的估計并得出更有力的結論。

當目標是優(yōu)化過程并且有超過6個因素時，通常在篩選目標開始實驗并采取小步驟，在每個步驟中更多地了解過程，并在此基礎上進行構建更有效率。與一個大型設計相比，在學習過程中采取一些小步驟通常會導致更少的運行和更好的整體理解。

1、最小運行

如果您需要快速排除故障并快速獲得結果。

測試產(chǎn)品，工藝或方法的堅固性?，F(xiàn)實世界的目標是驗證測試方法是否適用于所有操作員，或者當在預期的因子范圍內(nèi)使用時，過程是否穩(wěn)定。 

對于上述兩種情況，任務是運行最少的運行次數(shù)，但是，設法同時測試所有變量。如果沒有重要因素，那么對因子的更改不會顯著影響產(chǎn)品，流程或方法。如果某些事情很重要，我們可以斷定這個過程并不穩(wěn)定。但要了解不穩(wěn)定的原因，后續(xù)實驗是必要的。

對于上述情況，請使用顏色編碼為紅色的兩級析因設計（分辨率III）。

2、篩選

篩選實驗用于將大量潛在因素縮小到較小的因素列表，這些因素對過程有重大影響。

對于上述使用，采用黃色（分辨率IV）或最小運行篩選設計的雙級因子設計。另一種選擇是響應面，過飽和的最終篩選設計。

后續(xù)實驗對于表征交互并理解為什么某些因子組合起作用或失敗是必要的。

3、表征

表征主效應，相互作用甚至曲率，以更好地理解正在研究的過程。

對于上述使用，采用顏色編碼為白色（全因子）或綠色（分辨率V或更高）的兩級因子設計。其他可接受的兩級設計是Min-RunCharacterize和IrregularResV設計。將中心點添加到任何兩級因子設計以估計曲率效應。

4、優(yōu)化

通過找到最佳因子設置來優(yōu)化流程，以實現(xiàn)目標，例如為每個響應單獨最大化，最小化或達到目標值。

對于上述任何一種情況，請使用適合問題的響應面設計。標準設計，如中央復合材料或Box-Behnken，適用于二次模型。優(yōu)化設計具有更大的靈活性，允許更高階的模型。

5、混合設計

配方工作。如果該過程是混合物，例如藥物配方，化學成分，甚至如何分配預算，那么使用混合物設計。這些設計產(chǎn)生運行以根據(jù)組分的相對比例對響應進行建模。因為正在使用比例，所以隨著一個組件的增加，其他組件的總和必須減少。組分比例的總和始終為1.混合物最佳設計是最常用的，因為它們在組件范圍內(nèi)具有最大的靈活性。

6、分割圖設計

使用裂區(qū)設計可以最好地處理難以改變的因素。查看有關隨機化與分割圖設計的主題以做出決定。分裂圖設計可用于篩選和表征

二、識別回應

后澄清目標后，下一步是找出以測量其響應（質(zhì)量特性），以及如何測量它們。確定關鍵的可量化響應是成功的DOE的重要一步。

數(shù)字（連續(xù)）：測量的響應是最佳響應類型。在設計實驗期間，應該有一系列的響應值，從好到壞。

評級系統(tǒng)：對于主觀測量，評級系統(tǒng)是連續(xù)響應的可行替代品。例如，產(chǎn)品質(zhì)量可能被評為1-非常差到5-好到9-非常好。同樣，味道評級可以是1-酸至中性至9-甜味。有幾個人對產(chǎn)品進行評級會更好。響應應該是每種產(chǎn)品的平均評級。額定值的標準偏差或范圍通常會產(chǎn)生有用的二次響應。

排名：可以使用的另一種類型的響應是排名。從所有運行中獲取結果并將它們從最差到最佳排名。然后為從1開始的每個結果分配一個數(shù)字，并增加以反映排名。作為功能關系的結果獲得平均（和相同）等級。

通過選擇因子然后確定運行次數(shù)來跟蹤響應的工作。

三、識別因素和級別

因素是過程的輸入。控制實驗中的因素并將其設定為設計規(guī)定的水平。實驗者可以選擇在哪個范圍內(nèi)變化的因素。

一旦知道了答案的目標，就可以通過以下步驟完成工作。

列出可能影響響應的所有因素。

將因素分組為以下類別：最可能，有可能且最不可能影響響應。

請注意，該因素是否易于控制或難以控制。

確定實驗中包含哪些因素。

其余因素可以保持不變或允許變化。如果允許變化，請確定是否可以監(jiān)視和記錄其實際設置。

一旦選擇了因子，就必須選擇它們涵蓋的范圍。范圍應該足夠大以引起響應的變化，但不能太大以至于過程將“脫離懸崖”并產(chǎn)生不可用的數(shù)據(jù)。 

在此之后，是時候確定達到實驗目標所需的運行次數(shù)。

四、確定運行次數(shù)

需要多少次運行才能獲得有用的結果？

這個問題的答案取決于以下內(nèi)容：

實驗的目標，確定設計的類型和設計尺寸的最佳方法。

析因設計使用功率;和

響應曲面設計使用精度。

模型擬合響應后，ANOVA標準偏差的估計值。估計可以來自以下任何一項：

正在研究的系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù);

來自類似過程的歷史數(shù)據(jù);

一項試點研究，其中沒有任何故意變化;和

實驗者最好的猜測。

對于階乘設計，找到效果是目標。效果是當因子水平改變時響應變化多少。功效是檢測顯著效果的概率。

對于響應面設計，目標通常是優(yōu)化。擁有精確的模型對于找到最佳因子組合的良好預測非常重要。設計空間分數(shù)（FDS）是設計的比例，其中估計的精度優(yōu)于可接受的誤差范圍。

五、權力

權力是一種管理分析能夠提供的期望的方式。通過比較重要影響的大小與分析完成后將出現(xiàn)在ANOVA上的標準差的估計值來計算?？紤]到預期的標準偏差，可以發(fā)現(xiàn)重要影響是顯著的。

盡可能多地使用以下建議，以使估計的功率達到80％。沒有要求80％的功率，但我們在Stat-Ease，Inc。覺得它有一個好的設計。

是否可以容忍更高的alpha風險（I類錯誤率）？

在編輯-首選項，常規(guī)-分析節(jié)點下增加功率的顯著性閾值。增加alpha會增加檢測錯誤效果的可接受風險。如果你更愿意發(fā)現(xiàn)虛假效果，你更有可能找到真正的效果。

1、如果更多運行是負擔得起的

如果全因子的功率小于60％，最好的方法是使用設計工具，增強設計，復制設計復制整個設計。對于功率大約為65％的大型全因子設計，但要完全復制的運行次數(shù)太多，請使用“設計工具”，“增強設計”，“增強”中的增強工具。階乘最優(yōu)是一個很好的選擇，并且允許一次添加幾個運行。如果設計是分數(shù)設計，包括Min-Run，Irregular和Optimal，增加運行的最佳方法是創(chuàng)建新設計。單擊是以使用以前的設計信息，然后從列表中選擇更大的設計。

2、如果沒有更多的運行是負擔得起的，看看設計

因子水平的變化是否會產(chǎn)生比所述增量更大的響應變化？如果是，則使用較大的delta估計值來估算功率。更大的效果更容易被發(fā)現(xiàn)。因子設置可以在更寬的時間間隔內(nèi)運行嗎？因子設置的更大變化通常意味著響應中的更大變化。只能找到更大的效果，你能滿意嗎？如果是這樣，增加delta。

3、如果增加所述delta的大小不是一個選項

使用塊來隔離已知但不受控制的變異源。例如，如果實驗需要幾天時間，請構建一個每天一個塊的設計。

如果噪音來自您的測量系統(tǒng)......

獲得更好的測量系統(tǒng)-這通常意味著更高的成本。重復您正在進行的測量并記錄平均值作為您的響應。

注意

如果噪聲確實來自該過程，并且上述增加功率的方法都不合適，請不要運行此實驗。最有可能不會產(chǎn)生重大影響，很少有人會了解這一過程。